From 949447fd21a126ecc7a6a32e9a30968ac09627f2 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: 114514 <2514624910@qq.com> Date: Thu, 8 May 2025 21:31:10 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E5=8E=BB=E9=99=A4planner=E7=9A=84=E4=BA=BA?= =?UTF-8?q?=E8=AE=BE?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- src/plugins/PFC/action_planner.py | 110 ++++++++++++------------------ 1 file changed, 45 insertions(+), 65 deletions(-) diff --git a/src/plugins/PFC/action_planner.py b/src/plugins/PFC/action_planner.py index 3d7743a7..6d78fec1 100644 --- a/src/plugins/PFC/action_planner.py +++ b/src/plugins/PFC/action_planner.py @@ -3,7 +3,7 @@ import traceback from typing import Tuple, Optional, Dict, Any, List from src.common.logger_manager import get_logger -from src.individuality.individuality import Individuality +# from src.individuality.individuality import Individuality from src.plugins.utils.chat_message_builder import build_readable_messages from ..models.utils_model import LLMRequest from ...config.config import global_config @@ -22,26 +22,21 @@ logger = get_logger("pfc_action_planner") # Prompt(1): 首次回复或非连续回复时的决策 Prompt PROMPT_INITIAL_REPLY = """ 当前时间：{current_time_str} -{persona_text} -现在你正在和{sender_name}在QQ上私聊 -你和对方的关系是：{relationship_text} -你现在的心情是：{current_emotion_text} -请根据以下【所有信息】审慎且灵活的决策下一步行动，可以回复，可以倾听，可以调取知识，甚至可以屏蔽对方： +现在{persona_text}正在与{sender_name}在qq上私聊 +他们的关系是：{relationship_text} +{persona_text}现在的心情是是：{current_emotion_text} +你现在需要操控{persona_text}，根据以下【所有信息】灵活，合理的决策{persona_text}的下一步行动，需要符合正常人的社交流程，可以回复，可以倾听，甚至可以屏蔽对方： 【当前对话目标】 {goals_str} 【最近行动历史概要】 {action_history_summary} -【你想起来的相关知识】 -{retrieved_knowledge_str} 【上一次行动的详细情况和结果】 {last_action_context} 【时间和超时提示】 {time_since_last_bot_message_info}{timeout_context} 【最近的对话记录】(包括你已成功发送的消息 和 新收到的消息) {chat_history_text} -【你的回忆】 -{retrieved_memory_str} {spam_warning_info} @@ -56,7 +51,7 @@ block_and_ignore: 更加极端的结束对话方式，直接结束对话并在 请以JSON格式输出你的决策： {{ "action": "选择的行动类型 (必须是上面列表中的一个)", - "reason": "选择该行动的详细原因 (必须有解释你是如何根据“上一次行动结果”、“对话记录”和自身设定人设做出合理判断的)" + "reason": "选择该行动的原因 " }} 注意：请严格按照JSON格式输出，不要包含任何其他内容。""" @@ -64,26 +59,21 @@ block_and_ignore: 更加极端的结束对话方式，直接结束对话并在 # Prompt(2): 上一次成功回复后，决定继续发言时的决策 Prompt PROMPT_FOLLOW_UP = """ 当前时间：{current_time_str} -{persona_text} -现在你正在和{sender_name}在QQ上私聊，**并且刚刚你已经回复了对方** -你与对方的关系是：{relationship_text} -你现在的心情是：{current_emotion_text} -请根据以下【所有信息】审慎且灵活的决策下一步行动，可以继续发送新消息，可以等待，可以倾听，可以调取知识，甚至可以屏蔽对方： +现在{persona_text}正在与{sender_name}在qq上私聊，**并且刚刚{persona_text}已经回复了对方** +他们的关系是：{relationship_text} +{persona_text}现在的心情是是：{current_emotion_text} +你现在需要操控{persona_text}，根据以下【所有信息】灵活，合理的决策{persona_text}的下一步行动，需要符合正常人的社交流程，可以发送新消息，可以等待，可以倾听，可以结束对话，甚至可以屏蔽对方： 【当前对话目标】 {goals_str} 【最近行动历史概要】 {action_history_summary} -【你想起来的相关知识】 -{retrieved_knowledge_str} 【上一次行动的详细情况和结果】 {last_action_context} 【时间和超时提示】 {time_since_last_bot_message_info}{timeout_context} 【最近的对话记录】(包括你已成功发送的消息 和 新收到的消息) {chat_history_text} -【你的回忆】 -{retrieved_memory_str} {spam_warning_info} @@ -99,7 +89,7 @@ block_and_ignore: 更加极端的结束对话方式，直接结束对话并在 请以JSON格式输出你的决策： {{ "action": "选择的行动类型 (必须是上面列表中的一个)", - "reason": "选择该行动的详细原因 (必须有解释你是如何根据“上一次行动结果”、“对话记录”和自身设定人设做出合理判断的。)" + "reason": "选择该行动的原因" }} 注意：请严格按照JSON格式输出，不要包含任何其他内容。""" @@ -107,19 +97,22 @@ block_and_ignore: 更加极端的结束对话方式，直接结束对话并在 # 新增：Prompt(3): 决定是否在结束对话前发送告别语 PROMPT_END_DECISION = """ 当前时间：{current_time_str} -{persona_text}。刚刚你决定结束一场 QQ 私聊。 +现在{persona_text}与{sender_name}刚刚结束了一场qq私聊 +他们的关系是：{relationship_text} +你现在需要操控{persona_text}，根据以下【所有信息】灵活，合理的决策{persona_text}的下一步行动，需要符合正常人的社交流程： -【你们之前的聊天记录】 + +【他们之前的聊天记录】 {chat_history_text} -你觉得你们的对话已经完整结束了吗？有时候，在对话自然结束后再说点什么可能会有点奇怪，但有时也可能需要一条简短的消息来圆满结束。 -如果觉得确实有必要再发一条简短、自然、符合你人设的告别消息（比如 "好，下次再聊~" 或 "嗯，先这样吧"），就输出 "yes"。 +你觉得他们的对话已经完整结束了吗？有时候，在对话自然结束后再说点什么可能会有点奇怪，但有时也可能需要一条简短的消息来圆满结束。 +如果觉得确实有必要再发一条简短、自然的告别消息（比如 "好，下次再聊~" 或 "嗯，先这样吧"），就输出 "yes"。 如果觉得当前状态下直接结束对话更好，没有必要再发消息，就输出 "no"。 请以 JSON 格式输出你的选择： {{ "say_bye": "yes/no", - "reason": "选择 yes 或 no 的原因和内心想法 (简要说明)" + "reason": "选择 yes 或 no 的原因和 (简要说明)" }} 注意：请严格按照 JSON 格式输出，不要包含任何其他内容。""" @@ -127,27 +120,21 @@ PROMPT_END_DECISION = """ # Prompt(4): 当 reply_generator 决定不发送消息后的反思决策 Prompt PROMPT_REFLECT_AND_ACT = """ 当前时间：{current_time_str} -{persona_text} -现在你正在和{sender_name}在QQ上私聊 -你与对方的关系是：{relationship_text} -你现在的心情是：{current_emotion_text} -刚刚你本来想发一条新消息，但是想了想，你决定不发了。 -请根据以下【所有信息】审慎且灵活的决策下一步行动，可以等待，可以倾听，可以结束对话，甚至可以屏蔽对方： +现在{persona_text}正在与{sender_name}在qq上私聊，刚刚{persona_text}打算发一条新消息，想了想还是不发了 +他们的关系是：{relationship_text} +{persona_text}现在的心情是是：{current_emotion_text} +你现在需要操控{persona_text}，根据以下【所有信息】灵活，合理的决策{persona_text}的下一步行动，需要符合正常人的社交流程，可以等待，可以倾听，可以结束对话，甚至可以屏蔽对方： 【当前对话目标】 {goals_str} 【最近行动历史概要】 {action_history_summary} -【你想起来的相关知识】 -{retrieved_knowledge_str} 【上一次行动的详细情况和结果】 {last_action_context} 【时间和超时提示】 {time_since_last_bot_message_info}{timeout_context} 【最近的对话记录】(包括你已成功发送的消息 和 新收到的消息) {chat_history_text} -【你的回忆】 -{retrieved_memory_str} {spam_warning_info} @@ -162,12 +149,11 @@ block_and_ignore: 更加极端的结束对话方式，直接结束对话并在 请以JSON格式输出你的决策： {{ "action": "选择的行动类型 (必须是上面列表中的一个)", - "reason": "选择该行动的详细原因 (必须有解释你是如何根据“上一次行动结果”、“对话记录”和自身设定人设做出合理判断的。)" + "reason": "选择该行动的原因" }} 注意：请严格按照JSON格式输出，不要包含任何其他内容。""" - class ActionPlanner: """行动规划器""" @@ -195,7 +181,7 @@ class ActionPlanner: raise # 获取个性化信息和机器人名称 - self.personality_info = Individuality.get_instance().get_prompt(x_person=2, level=3) + # self.personality_info = Individuality.get_instance().get_prompt(x_person=2, level=3) self.name = global_config.BOT_NICKNAME # 获取 ChatObserver 实例 (单例模式) self.chat_observer = ChatObserver.get_instance(stream_id, private_name) @@ -205,7 +191,7 @@ class ActionPlanner: observation_info: ObservationInfo, conversation_info: ConversationInfo, last_successful_reply_action: Optional[str], - use_reflect_prompt: bool = False, # 新增参数，用于指示是否使用PROMPT_REFLECT_AND_ACT + use_reflect_prompt: bool = False # 新增参数，用于指示是否使用PROMPT_REFLECT_AND_ACT ) -> Tuple[str, str]: """ 规划下一步行动。 @@ -228,14 +214,14 @@ class ActionPlanner: goals_str = self._build_goals_string(conversation_info) chat_history_text = await self._build_chat_history_text(observation_info) # 获取 sender_name, relationship_text, current_emotion_text - sender_name_str = getattr(observation_info, "sender_name", "对方") # 从 observation_info 获取 - if not sender_name_str: - sender_name_str = "对方" # 再次确保有默认值 + sender_name_str = getattr(observation_info, 'sender_name', '对方') # 从 observation_info 获取 + if not sender_name_str: sender_name_str = '对方' # 再次确保有默认值 - relationship_text_str = getattr(conversation_info, "relationship_text", "你们还不熟悉。") - current_emotion_text_str = getattr(conversation_info, "current_emotion_text", "心情平静。") + relationship_text_str = getattr(conversation_info, 'relationship_text', '你们还不熟悉。') + current_emotion_text_str = getattr(conversation_info, 'current_emotion_text', '心情平静。') - persona_text = f"你的名字是{self.name}，{self.personality_info}。" + + persona_text = f"{self.name}。" action_history_summary, last_action_context = self._build_action_history_context(conversation_info) retrieved_memory_str, retrieved_knowledge_str = await retrieve_contextual_info( chat_history_text, self.private_name @@ -250,16 +236,14 @@ class ActionPlanner: # --- 2. 选择并格式化 Prompt --- try: - if use_reflect_prompt: # 新增的判断 + if use_reflect_prompt: # 新增的判断 prompt_template = PROMPT_REFLECT_AND_ACT log_msg = "使用 PROMPT_REFLECT_AND_ACT (反思决策)" # 对于 PROMPT_REFLECT_AND_ACT，它不包含 send_new_message 选项，所以 spam_warning_message 中的相关提示可以调整或省略 # 但为了保持占位符填充的一致性，我们仍然计算它 spam_warning_message = "" - if conversation_info.my_message_count > 5: # 这里的 my_message_count 仍有意义，表示之前连续发送了多少 - spam_warning_message = ( - f"⚠️【警告】**你之前已连续发送{str(conversation_info.my_message_count)}条消息！请谨慎决策。**" - ) + if conversation_info.my_message_count > 5: # 这里的 my_message_count 仍有意义，表示之前连续发送了多少 + spam_warning_message = f"⚠️【警告】**你之前已连续发送{str(conversation_info.my_message_count)}条消息！请谨慎决策。**" elif conversation_info.my_message_count > 2: spam_warning_message = f"💬【提示】**你之前已连续发送{str(conversation_info.my_message_count)}条消息。请注意保持对话平衡。**" @@ -275,12 +259,12 @@ class ActionPlanner: else: prompt_template = PROMPT_INITIAL_REPLY log_msg = "使用 PROMPT_INITIAL_REPLY (首次/非连续回复决策)" - spam_warning_message = "" # 初始回复时通常不需要刷屏警告 + spam_warning_message = "" # 初始回复时通常不需要刷屏警告 logger.debug(f"[私聊][{self.private_name}] {log_msg}") current_time_value = "获取时间失败" - if observation_info and hasattr(observation_info, "current_time_str") and observation_info.current_time_str: + if observation_info and hasattr(observation_info, 'current_time_str') and observation_info.current_time_str: current_time_value = observation_info.current_time_str if spam_warning_message: @@ -300,7 +284,7 @@ class ActionPlanner: spam_warning_info=spam_warning_message, sender_name=sender_name_str, relationship_text=relationship_text_str, - current_emotion_text=current_emotion_text_str, + current_emotion_text=current_emotion_text_str ) logger.debug(f"[私聊][{self.private_name}] 发送到LLM的最终提示词:\n------\n{prompt}\n------") except KeyError as fmt_key_err: @@ -340,14 +324,10 @@ class ActionPlanner: if initial_action == "end_conversation": try: time_str_for_end_decision = "获取时间失败" - if ( - observation_info - and hasattr(observation_info, "current_time_str") - and observation_info.current_time_str - ): + if observation_info and hasattr(observation_info, 'current_time_str') and observation_info.current_time_str: time_str_for_end_decision = observation_info.current_time_str final_action, final_reason = await self._handle_end_conversation_decision( - persona_text, chat_history_text, initial_reason, time_str_for_end_decision + persona_text, chat_history_text, initial_reason,time_str_for_end_decision ) except Exception as end_dec_err: logger.error(f"[私聊][{self.private_name}] 处理结束对话决策时出错: {end_dec_err}") @@ -372,7 +352,7 @@ class ActionPlanner: "block_and_ignore", "say_goodbye", ] - valid_actions_reflect = [ # PROMPT_REFLECT_AND_ACT 的动作 + valid_actions_reflect = [ # PROMPT_REFLECT_AND_ACT 的动作 "wait", "listening", "rethink_goal", @@ -513,7 +493,9 @@ class ActionPlanner: ) logger.debug(f"[私聊][{self.private_name}] 向 LLM 追加了 {other_unread_count} 条未读消息。") else: - chat_history_text += "\n--- 以上均为已读消息，未读消息均已处理完毕 ---\n" + chat_history_text += ( + f"\n--- 以上均为已读消息，未读消息均已处理完毕 ---\n" + ) except AttributeError as e: logger.warning(f"[私聊][{self.private_name}] 构建聊天记录文本时属性错误: {e}") chat_history_text = "[获取聊天记录时出错]\n" @@ -575,9 +557,7 @@ class ActionPlanner: ) -> Tuple[str, str]: """处理结束对话前的告别决策""" logger.info(f"[私聊][{self.private_name}] 初步规划结束对话，进入告别决策...") - end_decision_prompt = PROMPT_END_DECISION.format( - persona_text=persona_text, chat_history_text=chat_history_text, current_time_str=current_time_str - ) + end_decision_prompt = PROMPT_END_DECISION.format(persona_text=persona_text, chat_history_text=chat_history_text,current_time_str=current_time_str) logger.debug(f"[私聊][{self.private_name}] 发送到LLM的结束决策提示词:\n------\n{end_decision_prompt}\n------") llm_start_time = time.time() end_content, _ = await self.llm.generate_response_async(end_decision_prompt)